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Glow コンパイラを試してみた

2021/08/25に公開
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コンパイラ
tech

この記事では、私が Glow コンパイラ (以下 Glow) をビルドした手順を紹介します。要するに備忘録です。

Glow とは

世の中には DNN コンパイラと呼ばれるソフトウェアが存在します。DNN コンパイラは、その名の通り Deep Neural Network を入力として受け取り、様々な（ハードウェア非依存・依存の）最適化を施し、特定ハードウェア (CPU, GPU, DSPなど) 向けのコードを出力します。TensorFlow や PyTorch などのフレームワークの背後には DNN コンパイラが隠れているわけですね。

Glow はそんな DNN コンパイラの一つです（もともと Facebook製らしい）。他には TVM などがあります。

ビルド

さっそく、ビルドしてサンプルなどを動かしてみましょう。

... と行きたいのですが、手元でビルドする中で様々な問題が発生してしまいました（そもそもビルドが失敗する、出来上がったバイナリがSEGVを吐いて落ちる、etc...）。
おそらく私が Ubuntu 20.04 を使っているせいなので（Ubuntu 16.04, 18.04 でしかテストされていない）、以下では Docker を使ったビルド方法を紹介します。

先に大まかな手順を以下に示しておきます。

  1. リポジトリをクローンしておく
  2. お好みで Dockerfile をいじる
  3. docker build & docker run
  4. ビルド実行

Dockerfile を用意する

docker buildしたいので Dockerfile が必要ですが、実はすでにリポジトリに用意されています。嬉しいですね。

まずは、リポジトリをクローンしておきましょう。次に、./glow/utils/docker/に移動して README.md を確認します。
そのまま README.md 通りに実行すればビルドできる（はずな）のですが、このままだと CPU 向けビルドになってしまいます。GPU を使いたい方は、以下のようにファイルを編集する必要があります。

  • ./glow/CMakeLists.txt

    • ...
option(GLOW_WITH_OPENCL "Build the OpenCL backend" ON) # OFF から ON に変更
...

  • ./glow/utils/docker/Dockerfile

    • Docker 上で GPU を使うための準備をしておいてください

    • FROM nvidia/opencl:devel-ubuntu18.04 # opencl を使うため

ARG WORKDIR=/root/dev

# Create working folder
RUN mkdir -p $WORKDIR
WORKDIR $WORKDIR

# Update and install tools
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y clang clang-8 cmake graphviz libpng-dev \
        libprotobuf-dev llvm-8 llvm-8-dev ninja-build protobuf-compiler wget \
        opencl-headers libgoogle-glog-dev libboost-all-dev \
        libdouble-conversion-dev libevent-dev libssl-dev libgflags-dev \
        libjemalloc-dev libpthread-stubs0-dev \
        # Additional dependencies
        git python-numpy && \
    # Delete outdated llvm to avoid conflicts
    apt-get autoremove -y llvm-6.0 && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Point clang to llvm-8 version
RUN update-alternatives --install /usr/bin/clang clang \
        /usr/lib/llvm-8/bin/clang 50 && \
    update-alternatives --install /usr/bin/clang++ clang++ \
        /usr/lib/llvm-8/bin/clang++ 50

# Point default C/C++ compiler to clang
RUN update-alternatives --set cc /usr/bin/clang && \
    update-alternatives --set c++ /usr/bin/clang++

# Install fmt
RUN git clone https://github.com/fmtlib/fmt && \
    mkdir fmt/build && \
    cd fmt/build && \
    cmake .. && make -j && \ # 並列ビルド
    make install

# Clean up
RUN rm -rf fmt

Docker でビルドする

以下の通りです。

pwd
# /PATH/TO/glow/utils/docker
docker build --cpuset-cpus="0-7" -t pytorch/glow . # 適切なCPUコアを指定してください
docker run --cpuset-cpus="0-7" --gpus all -it -v /PATH/TO/glow:/root/dev pytorch/glow
# 以下 Docker 内；Dockerfile に記述してもいいかも？
mkdir build_Release
cd build_Release
cmake -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_PREFIX_PATH=/usr/lib/llvm-8 ../ # CMAKE_BUILD_TYPE=Debug/Release
ninja all

しばらく待ったらビルド終了です。お疲れ様でした。

MNIST

サンプルとして用意されている MNIST の学習＆推論を動かしてみます。

# Docker 内
pwd
# /root/dev/build_Release
python ../utils/download_datasets_and_models.py -d mnist
./bin/mnist --backend $BACKEND # $BACKEND は Interpreter,CPU,OpenCL のどれか

./bin/mnistで学習が始まり、ちょっとした推論結果がアスキーアートで表示されます。
GPUを使える方はOpenCLを指定すると、CPUよりも高速に学習が進むことを確認できるはずです。（nvidia-smiでGPU-Utilが常に90%以上でした）

MNIST 以外のサンプルも用意されているので、詳しくはリポジトリの README.md を参照してください。

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